[发明专利]移动互联网智能终端电子取证平台

说明书

技术领域

本发明涉及电子取证领域，尤其涉及一种移动互联网智能终端电子取证平台。

背景技术

在最近几年里，移动通信和互联网成为当今世界发展最快、市场潜力最大、前景最诱人的两大业务。他们的增长速度都是任何预测家未曾预料到的。迄今，全球移动用户已超过15亿，互联网用户也已逾7亿。中国移动通信用户总数超过3.6亿，互联网用户总数则超过1亿。这一历史上从来没有过的高速增长现象反映了随着时代与技术的进步，人类对移动性和信息的需求急剧上升。

越来越多的人希望在移动的过程中高速地接入互联网，获取急需的信息，完成想做的事情。所以，出现的移动与互联网相结合的趋势是历史的必然。移动互联网正逐渐渗透到人们生活、工作的各个领域，短信、铃图下载、移动音乐、手机游戏、视频应用、手机支付、位置服务等丰富多彩的移动互联网应用迅猛发展，正在深刻改变信息时代的社会生活，移动互联网经过几年的曲折前行，终于迎来了新的发展高潮。

当前，移动互联网智能终端电子取证机制工作效率低下且取证速度较慢。因此，需要一种新的移动互联网智能终端电子取证方案，能够引入人脸识别技术和网络通信技术实现对人脸特征的检测和匹配，从而搭建快速、高效的移动互联网智能终端电子取证机制。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种移动互联网智能终端电子取证平台，在例如手机的智能终端内集成电子取证设备，电子取证设备基于高效的人脸识别技术和大容量的网络通信技术。

根据本发明的一方面，提供了一种移动互联网智能终端电子取证平台，所述平台包括凌阳SPCE061A芯片、频分双工通信设备、高清摄像头和脸部识别设备，脸部识别设备与高清摄像头连接，用于对高清摄像头拍摄的智能终端使用人员的高清脸部图像进行脸部识别以确定智能终端使用人员是否为授权用户，凌阳SPCE061A芯片分别与频分双工通信设备和脸部识别设备连接，用于基于脸部识别设备的输出确定是否发出取证成功信号。

更具体地，在所述移动互联网智能终端电子取证平台中，包括：凌阳SPCE061A芯片，设置在智能终端内，与谱图比较子设备连接，用于在接收到人脸识别成功信号时发出取证成功信号，还用于在接收到人脸识别失败信号时发出取证失败信号；频分双工通信设备，设置在智能终端内，与凌阳SPCE061A芯片连接，用于无线发送取证成功信号或取证失败信号；高清摄像头，设置在智能终端上，用于对智能终端的使用人员进行脸部数据采集以输出高清脸部图像；亮度补偿设备，与高清摄像头连接，用于接收高清脸部图像，基于高清脸部图像中各个像素的灰度值确定高清脸部图像的平均亮度，并将高清脸部图像的平均亮度与预设亮度进行比较，当高清脸部图像的平均亮度大于等于预设亮度，对高清脸部图像进行亮度降低调整以获得亮度调整图像，当高清脸部图像的平均亮度小于预设亮度，对高清脸部图像进行亮度提升调整以获得亮度调整图像；高斯平滑设备，与亮度补偿设备连接以接收亮度调整图像，对亮度调整图像进行高斯平滑处理以获得平滑图像；灰度化处理设备，与高斯平滑设备连接以接收平滑图像，并对平滑图像执行灰度化处理以获得灰度化图像；直方图均衡设备，与灰度化处理设备连接以接收灰度化图像，并对灰度化图像执行直方图均衡处理以获得均衡图像；波动阈值选择子设备，与直方图均衡设备连接，用于计算均衡图像的复杂度，基于均衡图像的复杂度选择波动阈值大小，均衡图像的复杂度越高，选择的波动阈值越大，波动阈值为正数；像素处理子设备，分别与波动阈值选择子设备和直方图均衡设备连接，用于接收均衡图像，针对均衡图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：以对象像素为中心像素，在均衡图像中获取3×3大小的对象像素矩阵，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵为3×3大小，二值化矩阵由8个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素与波动阈值之和，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素减去波动阈值后的差值，则参考像素对应的二值化像素的像素值为﹣1，其他取值的参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵拆分子设备，与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成一个正二值化矩阵和一个负二值化矩阵，正二值化矩阵由8个二值化像素值组成，负二值化矩阵也由8个二值化像素值组成，正二值化矩阵的每一个二值化像素值减去负二值化矩阵相应位置的二值化像素值能够得到对应二值化矩阵相应位置的二值化像素的像素值；十进制编码子设备，与矩阵拆分子设备连接，用于将每一个对象像素对应的正二值化矩阵的所有二值化像素值按其在正二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标正二进制数，再将目标正二进制数转化成十进制数以作为目标正十进制数，还用于将每一个对象像素对应的负二值化矩阵的所有二值化像素值按其在负二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标负二进制数，再将目标负二进制数转化成十进制数以作为目标负十进制数；谱图获取子设备，分别与直方图均衡设备和十进制编码子设备连接，用于将均衡图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标正十进制数以获得正局部二值模式特征谱图，还用于将均衡图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标负十进制数以获得负局部二值模式特征谱图；谱图比较子设备，分别与谱图获取子设备和IP解包设备连接，用于将谱图获取子设备获得的正局部二值模式特征谱图分别与各个基准正局部二值模式特征谱图进行匹配，将谱图获取子设备获得的负局部二值模式特征谱图分别与各个基准负局部二值模式特征谱图进行匹配，二者都匹配成功且匹配到的基准正局部二值模式特征谱图对应的授权用户名称与匹配到的基准负局部二值模式特征谱图对应的授权用户名称相同时，则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准正局部二值模式特征谱图对应的授权用户名称，否则将输出人脸识别失败信号；IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准正局部二值模式特征谱图和各个基准负局部二值模式特征谱图，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准正局部二值模式特征谱图为对相应授权用户基准面部图像预先进行正局部二值模式特征谱图提取而获得的图像，每一个基准负局部二值模式特征谱图为对相应授权用户基准面部图像预先进行负局部二值模式特征谱图提取而获得的图像；边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准正局部二值模式特征谱图和各个基准负局部二值模式特征谱图。